BDBTシナリオ同定手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K01705
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分31010:原子力工学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (00292764)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円); 2028年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2027年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2026年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 核セキュリティ / 想定を超える脅威BDBT / マルチエージェント / 強化学習 / シナリオ抽出

研究開始時の研究の概要

「手段」推定のための#1:手段推定モジュールは、マルチエージェントモデルを用いて開発中である。これにより、我々が想定していなかった原子力プラントへの妨害破壊行為手段を、少なくとも５つ以上は抽出できることを目指す。
「規模」推定のための#2:規模推定モジュールは、強化学習を用いて開発中である。これにより、具体的に実現可能な規模および目的の妨害破壊行為のシナリオを、提案する手法により同定可能であるか否かを明らかにする。
#3:仮想原子炉のサロゲートAIを#1,#2のモジュールとリンクするために、1つのシナリオを秒単位で計算できる高速サロゲートAIの開発を目指す。